AMS在化工分离过程中的应用

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概述

COnductor-like Screening MOdel for Realistic Solvents(COSMO-RS、COSMO-SAC),是一种基于DFT数据,预测气体纯液体、液体混合物、溶液、离子液体性质的方法,也用于共晶的研究。数据库中包括2500种化合物(溶剂、小分子)以及离子液体离子的DFT数据库,用户也可以通过ADF模块轻松扩充DFT数据库。

除了基于DFT数据的COSMO-RS、COSMO-SAC方法,还有基于基团特性的UNIFAC方法。用户提供分子结构SMILES,程序即可预测上述性质,往往能够得到更好的结果。

可以预测的流体性质列表
  • 溶解度、分配系数 (log P, log Kow)
  • pKa、pKb、Sigma Profile
  • 活度系数、溶剂化自由能、亨利常数
  • 饱和蒸汽压、沸点、(二元/三元)气液平衡相图 (VLE/LLE)
  • 过剩能, 共沸、溶混性gap
  • 成分线、混合物闪点
  • 对单组份物质的熔点、沸点、闪点、临界温度等性质的快速预测
溶剂筛选方面的应用(参考教程

化学工程师可能希望通过调整蒸气压和沸点来优化蒸馏过程,而药物化学家可能希望最大限度地提高溶剂萃取效率,将药物活性成分从主要污染物中分离出来,或者最大限度地提高辅料的溶解度。

我们的溶剂系统优化工具,能对一组给定溶剂,为溶液、液-液萃取寻找最佳溶剂混合物,从而完美减少实验搜索空间。脚本工具可以方便地根据指定特性,筛选溶剂或溶剂组合。

COSMO-RS/SAC的脚本应用还包括优化催化剂、溶解度参数、pKa值和在离子液体中的吸附。

聚合物方面的应用(参考教程

COSMO-RS和COSMO-SAC能够预测聚合物的热力学性质和描述符,如活度系数、蒸汽压、分配系数、溶解度和Flory-Huggins-Chi

应用实例

实例1:双相萃取5-羟甲基糠醛溶剂筛选的多尺度模拟与实验研究

Zhaoxing Wang, Souryadeep Bhattacharyya and Dionisios G. Vlachos

Solvent selection for biphasic extraction of 5-hydroxymethylfurfural via multiscale modeling and experiments

Green Chem., 2020,22, 8699-8712

可再生的木质纤维素生物质衍生平台化学品,如糠醛和5-羟甲基糠醛(HMF),为未来的聚合物、精细化学品和药物提供了非常有希望的合成途径。副反应严重抑制水相中果糖脱水产生的HMF产量,但通过将HMF从反应水相中提取到有机相中可以将副反应降至最低。不过理想溶剂的筛选是非常重要的。

为了提高溶剂筛选效率,特拉华大学的研究人员最近将AMS软件中COSMO-RS理论预测与靶向实验相结合,研究果糖脱水反应中HMF的提取。使用COSMO-RS中的ADFCRS-2018数据库,首次预测了298 K和423 K(代表性木质纤维素生物质反应温度)下所有潜在“水-溶剂”对的“水-有机”液-液平衡。当存在混溶间隙时,利用平衡相组成,对果糖脱水反应中遇到的HMF、乙酰丙酸(LA)和甲酸(FA)的logP初始化计算。

实验测量了多个同系物系列溶剂的分配系数,以评价COSMO-RS预测的准确性。典型误差因子在2以内,表明该方法非常适合于筛选。首次在原位测定了这些物种的高温分配系数。这项研究确定了新型高效萃取剂,如取代胺和苯酚,用于HMF的反应萃取。经过实验验证,其分配系数比传统萃取剂提高了一个数量级。其他标准,如溶剂热稳定性,反应性和毒性,也进行了评估,更多细节,请参考原文。


实例2:人工智能和热力学协助解决纵火案

Sander Korver, Eva Schouten, Othonas A. Moultos, Peter Vergeer, Michiel M. P. Grutters, Leo J. C. Peschier, Thijs J. H. Vlugt & Mahinder Ramdin

Artificial intelligence and thermodynamics help solving arson cases

Scientific Reports, volume 10, Article number: 20502 (2020)

纵火案中,DNA或指纹等证据往往会被销毁,剩下的最重要的证据之一是将助燃剂与嫌疑人联系起来。也就是说,当汽油被用作促进剂时,找到一个强有力的迹象,表明火灾现场的汽油样本与嫌疑人的样本有关。从火灾现场采集的汽油样本经过风化处理,因此无法进行直接比较。

荷兰代尔夫特理工大学Mahinder Ramdin与Thijs J. H. Vlugt等,结合机器学习、热力学建模和量子力学来预测剩余未风化汽油样品的成分。他们的方法预测了风化汽油样品中60种主要成分的初始(未风化)成分,当风化至80%w/w时,误差条约为4%。这表明机器学习是预测风化汽油初始成分的一种有价值的工具,从而协助将样品与嫌疑犯联系起来。

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风化过程和所用建模方法的示意如上图。左图:未风化的(原始)汽油样本,被发现藏于嫌疑人。右图:汽油混合物因火灾而发生成分变化或风化。结合热力学建模、量子化学计算和机器学习,将风化和未风化样品的成分联系起来。风化过程根据基于公式(1)(如图中所示)描述,公式的正向积分用于从原始样品开始预测风化样品的成分,反向积分用于从风化样品中获得原始汽油的成分。多组分混合物的活度系数由AMS软件中COSMO-RS模块计算得到。人工神经网络(ANNs)在这些数据的基础上训练出来,用于预测给定成分的蒸发率或风化程度。


实例3:双(三氟甲磺酰基)酰亚胺阴离子与被吸附二氧化碳之间相互作用

Xin Zheng, Katsuo Fukuhara, Yuh Hijikata, Jenny Pirillo, Hiroyasu Sato, Kiyonori Takahashi, Shin-ichiro Noro & Takayoshi Nakamura

Understanding the interactions between the bis(trifluoromethylsulfonyl)imide anion and absorbed CO2 using X-ray diffraction analysis of a soft crystal surrogate

Communications Chemistry volume 3, Article number: 143 (2020)

离子液体(ILs)的二氧化碳(CO2)选择性吸收特性与CO2捕集方法的发展密切相关。尽管有报道称氟化组分使ILs增强了CO2溶解度,但深入理解ILs与CO2之间的相互作用一直是一个挑战。在本研究中,作者利用软晶质材料[Cu(NTf2)2(bpp)2] (NTf2‒ = bis(trifluoromethylsulfonyl)imide, bpp = 1,3-bis-(4-pyridyl)propane)作为单晶X射线衍射分析的替代物,将CO2与NTf2(氟化离子液

体组分,导致二氧化碳高溶解度)之间的相互作用可视化。对负载二氧化碳的晶体结构的分析表明,CO2与NTf2阴离子的氟原子和氧原子以反式而非顺式结构发生相互作用。对负载CO2的晶体结构的理论分析表明,CO2与骨架之间存在色散和静电相互作用。总而言之,为理解和改进离子液体吸收二氧化碳的特性提供了重要的见解。

使用AMS-ADF优化添加H原子的结构(PBE-D3(BJ)/TZ2P),并使用能量分解方法(EDA)结合化学价态理论的自然轨道对模型(NOCV)结构进行了分析。


实例4:食源性病抗菌剂与氧化抑制剂-面包树提取物:RSM、COSMO-RS与分子对接研究

 

Mohammad Norazmi Ahmad, Nazatul Umira Karim, Erna Normaya, Bijarimi Mat Piah, Anwar Iqbal & Ku Halim Ku Bulat

Artocarpus altilis extracts as a food-borne pathogen and oxidation inhibitors: RSM, COSMO RS, and molecular docking approaches

Scientific Reports, 2020, 10:9566

油脂氧化和微生物污染是导致食品变质的主要因素。食品添加剂,如抗氧化剂和抗菌剂,可以通过延缓氧化和防止细菌生长来防止食品腐败。面包树叶具有良好的生物学特性,是天然抗氧化剂和抗菌剂的新来源。

(a)十六酸(b)顺-13-十八烯酸和(c)肉桂酸的分子静电势

马来西亚国际伊斯兰大学Mohammad Norazmi Ahmad等,采用响应面法优化了超临界流体萃取法(SFE)从叶片中提取生物活性物质的工艺,提供产率、抗氧化活性。最佳萃取条件为:温度50.5℃、压力3784 psi、萃取时间52 min。验证试验结果(Tukey试验)表明,预期的DPPH活性与实验的DPPH活性及收率(99%)无显著差异。

气相色谱-质谱(GC-MS)分析表明,面包树提取物中含有三种主要的生物活性成分。该提取物具有2,3-二苯基-1-苦基肼(DPPH)清除活性、血浆铁还原能力(FRAP)、羟基清除活性、酪氨酸酶抑制率,分别为41.5%、8.15 ± 1.31毫克(相当于抗坏血酸的微克)、32%、37%,抑制区直径分别为0.766 ± 0.06 cm(蜡样芽胞杆菌)和1.27 ± 0.12 cm(大肠杆菌)。

利用COSMO-RS解释了超临界流体萃取过程中主要生物活性物质的萃取机理。分子静电势(MEP)显示了细菌在抑制过程中亲核和亲电攻击的概率位点。分子对接研究表明,主要生物活性物质与细菌之间发生的主要相互作用(抗菌抑制)是非共价相互作用。


实例5:使用logKow评估阻燃剂在生物体内的积累

J. N. Louwen and T. Stedeford

Computational assessment of the environmental fate, bioaccumulation, and toxicity potential of brominated benzylpolystyrene

Toxicol. Mech. Meth. 21, 183–192 (2011)

研究者们计算log Kow作为第一个筛选参数来估计生物体内的积累率。能持续挥发的辛醇:水体系,分配系数logKow在4.5~10之间,这会导致很强的生物体内的积累率。本文中,COSMO-RS的预测结果与定量构效关系(QSAR)进行了对比。

COSMO-RS作为一种基于量子力学的方法,在热力学性质预测方面包含了分子结构的三维信息,而QSAR模型则没有。

BrBPS_COSMO-RS

QSAR模型要么预测的宽度太大,要么与聚合物长度无关。COSMO-RS模型预测的结果,在7个单体以上,logKow会比较温和的增大,如果考虑聚合物球形卷曲的话,会更合理。

B3BPS的COSMO表面电荷适中,聚合物是非极性的,这也可以从sigma profile体现出来。与水相相比,强烈地倾向于辛醇(logKow非常高)

更多应用案例与教程

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